An integrated approach for community hazard, impact, risk and vulnerability analysis : HIRV
Notice bibliographique
Résumé
The Great Hyogo-Ken Nanbu earthquake, Hurricane Andrew, the Lockerbie air crash, and many other disasters have had terrible impacts on communities around the world. Disasters will continue to occur, and their social, economic, political, and environmental impacts will continue to increase. Communities are becoming increasingly concerned about this and are working to develop disaster management programs to prepare for, respond to, and recover from disasters. Hazard, risk, and vulnerability (HRV) analyses form the basis of disaster management processes; unfortunately, to this point, communities and regional districts have not had access to effective HRV models. This dissertation focuses on HRV analyses that are community-based, and it argues that the goal of such analyses should be to assist communities in developing and prioritizing mitigation strategies for hazard management. It also argues that HRV models should allow for the integration of disaster management and community planning, along with a high degree of public participation. Through a literature review, fourteen key objectives for determining the adequacy of current HRV models are derived. When extant models are measured against these objectives, it becomes clear that the former are deficient in a number of areas. In order to rectify these deficiencies, a new HRV model - the hazard, impact, risk, and vulnerability (HIRV) model is introduced. The HIRV model is developed through extensive use of exploratory studies and (1) incorporates a high degree of public participation, (2) is all-hazard in scope, (3) provides for realistic and practical risk assessment, (4) establishes guidelines for determining vulnerabilities, (5) provides guidelines for determining the potential impacts of a disaster, and (6) provides a method for prioritizing mitigation strategies. The potential effectiveness of the implementation of the HIRV model is evaluated through the use of participatory case studies in the British Columbia communities of Barriere, Taylor, and Kamloops. In short, the HIRV model provides a way for communities and emergency planners to make effective use of existing resources in order to develop comprehensive and practical disaster management programs and to move towards sustainable hazard mitigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».